Tabby 是一款强大的开源 AI 代码助手，旨在提升开发者的编码效率和体验。它提供了一系列智能功能，帮助开发者更快、更准确地编写代码。
Tabby 是什么？
Tabby 是一个自我托管（self-hosted）的 AI 代码补全工具，这意味着它可以在您自己的基础设施上运行，从而提供更高的隐私性和可控性。它类似于 GitHub Copilot 或其他商业 AI 代码助手，但作为开源项目，Tabby 提供了更大的灵活性和定制性。
Tabby 的核心特性
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代码补全（Code Completion）：
- Tabby 最主要的功能是根据上下文提供智能的代码建议。无论您是在编写新的代码行、函数还是整个代码块，Tabby 都能分析您已经编写的代码，并提供相关的、符合逻辑的补全选项。
- 它支持多种编程语言，通过学习大量的开源代码，能够理解不同语言的语法、模式和常用库。
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多语言支持：
- Tabby 不局限于单一语言，它旨在支持广泛的编程语言，包括但不限于 Python, JavaScript, TypeScript, Go, Java, C++, Rust 等。这使得它成为多语言开发者的理想选择。
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自托管与隐私：
- 与云端 AI 服务不同，Tabby 可以部署在您的本地服务器或私有云环境中。这意味着您的代码和数据不会离开您的控制范围，对于有严格数据隐私和安全要求的企业或个人来说，这是一个巨大的优势。
- 自托管也允许用户根据自己的硬件资源和性能需求进行优化。
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可扩展性和定制性：
- 作为开源项目，Tabby 允许开发者深入其代码库，根据特定需求进行修改和扩展。您可以调整模型的行为、集成自定义的数据源，甚至为小众语言或特定领域开发插件。
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IDE 集成：
- Tabby 旨在与主流的集成开发环境（IDE）和代码编辑器无缝集成，例如 VS Code、JetBrains IDEs（IntelliJ IDEA, PyCharm 等）。通过提供相应的插件，它能够将智能补全功能直接嵌入到您的开发工作流中。
Tabby 的工作原理（简述）
Tabby 通常基于大型语言模型（LLMs）进行训练，这些模型在海量的代码数据上进行学习。当您在编辑器中输入代码时，Tabby 会将您当前的代码上下文发送给其推理引擎。引擎根据模型预测接下来最有可能的代码片段，并将其作为建议呈现给您。由于是自托管，整个过程都在您的控制之下运行。
为什么选择 Tabby？
- 隐私与安全：对于处理敏感代码或需要遵守严格数据保护法规的团队来说，Tabby 的自托管特性是决定性的优势。
- 成本效益：虽然部署和维护自托管服务可能需要一些初始投入，但长期来看，对于大型团队或频繁使用 AI 代码助手的开发者来说，它可能比订阅商业服务更具成本效益。
- 控制与定制：开源的本质赋予用户完全的控制权。您可以根据团队的编码规范、内部库和特定项目需求来调整 Tabby，使其提供更精准、更相关的建议。
- 透明度：作为开源项目，Tabby 的工作方式是透明的，开发者可以审查其代码，了解其内部机制。
与其他 AI 代码助手的比较
- GitHub Copilot：Copilot 是目前最流行的 AI 代码助手之一，由 OpenAI Codex 模型驱动，提供卓越的代码补全和生成能力。然而，它是一个云服务，代码会发送到 GitHub 的服务器进行处理，这可能不符合所有用户的隐私需求。
- CodeWhisperer (AWS)：亚马逊的 CodeWhisperer 提供了类似的功能，并声称对代码进行更严格的隐私保护，但它仍然是一个云服务。
- Tabnine：Tabnine 也是一个流行的代码补全工具，提供云端和本地版本。其本地版本是其主要卖点之一，与 Tabby 在自托管方面有相似之处。
Tabby 在开源、自托管和社区驱动的道路上，为开发者提供了另一个强大且灵活的选择，特别适合那些重视隐私、可控性和定制性的用户。